随机梯度下降、mini-batch梯度下降以及batch梯度下降
有样本的Loss再计算一次梯度更新参数的方式效率是很低的。因此就有了随机梯度下降和mini-batch梯度下 ...
原文：【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降
一.梯度下降 梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法，计算loss的公式如下： 有了lossfunction之后，我们立马通过这个loss求解出梯度，并将梯度用于参数theta的更新，如下所示： 这样做之后，我们只需要遍历所有的样本，就可以得到一个最终的参数theta了，这个参数可能是全局最小值，也可能不是，因为很有可能走入了一个loss的局部最小值当中。 二.随机梯度下降 SGD ...
2020-08-09 16:42 0 776 推荐指数：
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